Por que a IA está estagnada apesar do otimismo dos dirigentes

À medida que a inteligência artificial (IA) se impõe cada vez mais como uma tecnologia indispensável no cenário econômico mundial, um paradoxo persiste em 2026: apesar do entusiasmo manifesto dos líderes empresariais, sua adoção real permanece muito aquém das expectativas. Os conselhos de administração, os comitês executivos e os fóruns estratégicos não cessam de proclamar a importância crucial da IA para a inovação e a competitividade. No entanto, no campo, a implementação concreta e o desdobramento operacional dos projetos de IA enfrentam dificuldades para avançar. O descompasso entre discurso e ação levanta questões profundas sobre os obstáculos ocultos que retardam a transformação digital das organizações.

Essa situação paradoxal se deve a vários fatores combinados: preparação insuficiente dos projetos, falta flagrante de metodologia para medir o impacto, dificuldades de integração técnica, mas também resistências culturais importantes. As iniciativas de inteligência artificial são frequentemente lançadas sob a pressão do mercado e da concorrência, mais do que numa ótica estratégica sólida. Assim, o otimismo exibido pelos líderes não é suficiente para mascarar as limitações profundas da maturidade digital e organizacional das empresas. Compreender esses bloqueios é essencial para considerar uma evolução sustentável e eficaz da IA nas empresas nos próximos anos.

As razões profundas da estagnação da inteligência artificial nas empresas

Apesar de um reconhecimento quase unânime da importância da IA – cerca de 77% das diretorias estratégicas na França a colocam no topo de suas prioridades –, a verdadeira integração permanece amplamente hipotética. Por que esse descompasso? O principal obstáculo identificado reside numa preparação insuficiente dos projetos. Duas em cada três empresas não realizam uma análise clara de rentabilidade antes de lançar uma iniciativa de IA. Sem essa avaliação rigorosa, as decisões muitas vezes se baseiam em hipóteses pouco fundamentadas, tornando difícil uma gestão confiável e uma alocação ótima dos recursos.

Essa falta de indicadores financeiros precisos afeta diretamente a credibilidade desses projetos. De fato, a capacidade de demonstrar a eficácia operacional ou as economias geradas é essencial para assegurar a continuidade dos investimentos. Surge então uma desconfiança maior em relação às iniciativas de IA, pois os resultados tangíveis tardam a aparecer. Esse fenômeno cria um círculo vicioso onde a dúvida freia a aceleração, enquanto os investimentos não recebem o apoio esperado dentro das administrações internas.

Além disso, 94% das empresas enfrentam dificuldades na industrialização das tecnologias de IA em larga escala. Observa-se uma multiplicação de experimentações e de provas de conceito (POC), mas a transição para modo de produção operacional permanece limitada. Nesse contexto, os avanços reais nos processos de negócio são lentos, até quase inexistentes. A adoção da IA é frequentemente vista como uma reação a uma pressão concorrencial externa, mais do que fruto de uma estratégia refletida focada na criação de valor.

A dispersão dos dados, as arquiteturas técnicas frágeis, bem como a falta de alinhamento entre as diversas partes interessadas (direção geral, negócios, serviços de TI) pesam fortemente sobre a implantação harmoniosa das soluções. Como destaca Pete McEvoy, responsável mundial da consultoria AdvisoryX, a ausência de fundações sólidas compromete cada tentativa de industrialização, o que provoca um uso fragmentado e pouco produtivo.

O papel crítico da governança e da cultura empresarial diante do otimismo dos líderes

Além dos desafios tecnológicos, a governança e a cultura organizacional surgem como elementos determinantes na dinâmica da inteligência artificial. Um estudo recente indica que 86% das empresas enfrentam grandes obstáculos culturais na adoção da IA. A resistência à mudança, frequentemente subestimada, constitui um verdadeiro freio à integração das novas tecnologias.

As equipes, confrontadas com a novidade das ferramentas e temendo às vezes a transformação de suas próprias funções, manifestam certo conservadorismo. Essa apreensão alimenta uma forma de desconfiança, acentuada pela impressão de que a IA poderia desumanizar os processos ou suplantar certos talentos. A ausência de formação adequada e a escassez de competências especializadas agravam ainda mais essa situação. De fato, 23% das empresas lamentam a falta de talentos qualificados para conduzir os projetos de IA.

Essa dinâmica cultural evidencia a necessidade de uma liderança clara, capaz de unificar em torno de uma visão comum. É igualmente necessário promover uma governança adequada, que integre a gestão de riscos, a transparência sobre o uso dos dados e uma abordagem ética. Sem um quadro rigoroso, o risco de desvios ou fracassos aumenta, alimentando a prudência e até o ceticismo dos decisores.

Uma governança inclusiva que favoreça a colaboração entre negócios, direções e especialistas de TI é a chave para superar o mero entusiasmo e iniciar uma transformação profunda e duradoura. As empresas que investem nessa direção frequentemente constatam um melhor engajamento das equipes e uma apropriação mais fluida das ferramentas de inteligência artificial.

Uma lista dos principais obstáculos culturais à adoção da IA

• Resistência à mudança e medo da disrupção nos negócios
• Falta de formações adequadas às novas ferramentas de IA
• Escassez de perfis especializados e competências técnicas
• Ausência de uma visão estratégica comum e de uma governança clara
• Medo dos impactos sociais, incluindo a mutação dos empregos
• Falta de comunicação transparente sobre os desafios e benefícios

O desafio consiste então em acompanhar a ascensão em competência e envolver os colaboradores numa abordagem participativa centrada no valor agregado da IA em suas tarefas diárias, para que essa revolução tecnológica não seja mais percebida como uma ameaça, mas sim como uma oportunidade.

O déficit de avaliação do impacto financeiro e operacional: um limite maior para os investimentos em IA

Um dos grandes desafios que contribuem para a aparente estagnação da inteligência artificial reside na fragilidade dos indicadores de medição. Pouquíssimas empresas conseguem medir de forma precisa o impacto real de seus projetos de IA. Os retornos financeiros são mal definidos, pouco quantificados ou pouco comunicados, o que cria uma forma de opacidade em torno dos investimentos realizados.

Essa ausência de avaliação rigorosa afeta a estratégia global, devido à falta de informações confiáveis sobre a rentabilidade. As empresas perdem assim a oportunidade de otimizar seu portfólio de projetos, priorizar aqueles com alto potencial de criação de valor e adaptar seus orçamentos com discernimento. Esse fenômeno alimenta a percepção de um investimento caro, com benefícios incertos.

A implementação de um referencial de indicadores claros – financeiros, operacionais e ligados à adoção – aparece como uma condição sine qua non para revitalizar o recurso à IA. Sem esses parâmetros, a governança tem dificuldade para convencer acionistas e partes interessadas a avançar por esse caminho.

Tipo de indicadores	Objetivo principal	Exemplo concreto
Indicadores financeiros	Medir o retorno sobre investimento (ROI)	Redução dos custos operacionais graças à automação
Indicadores de uso	Avaliar a proporção de usuários ativos	Taxa de adoção das ferramentas de IA dentro das equipes
Indicadores de desempenho de negócio	Analisar o impacto na produtividade	Melhoria do tempo de tratamento das solicitações dos clientes

As empresas que conseguem estabelecer essas medições estão em condições de alinhar melhor suas ações às expectativas do mercado e trabalham com um plano de desenvolvimento mais claro. Essa metodologia contribui para fortalecer a confiança na tecnologia e incentivar o investimento a longo prazo.

A pressão concorrencial: um motor insuficiente para o desenvolvimento sustentável da IA

Se a pressão exercida pela concorrência permanece um motor poderoso para a introdução da inteligência artificial nas empresas, ela não é suficiente para assegurar uma adoção duradoura. Muitas iniciativas surgem como respostas estratégicas a ameaças externas, demandas dos clientes ou a avanços realizados por competidores diretos. Entretanto, essa dinâmica reativa pode carecer de visão.

As empresas engajadas na IA sob esse impulso frequentemente evidenciam uma ausência de reflexão aprofundada sobre o valor realmente gerado. Multiplicam as provas de conceito sem garantir que essas experimentações resultem numa adaptação duradoura dos processos de negócio. Essa abordagem fragmentada não beneficia nem o crescimento nem a inovação a longo prazo.

A chave reside numa reorientação para um uso refletido, centrado na transformação da empresa e na criação de uma vantagem competitiva baseada no valor agregado. Fidji Simo, da OpenAI, ilustra esse ponto com uma visão clara: é a empresa que dobra suas capacidades graças à IA que avançará mais rápido do que aquela que simplesmente tenta reduzir seus custos.

Essa filosofia convida a considerar a IA não apenas como um alavancador de desempenho, mas também como um catalisador de inovação organizacional. Para isso, é imperativo que a pressão externa se combine com uma estratégia interna sólida.

O desenvolvimento técnico e os limites ligados às infraestruturas e aos dados

As bases tecnológicas representam outro determinante major na estagnação da inteligência artificial. O desdobramento massivo de soluções de IA exige uma arquitetura sólida, capaz de gerir a complexidade dos dados e dos algoritmos. No entanto, em muitas empresas, os sistemas existentes estão dispersos, insuficientemente integrados e têm dificuldades para responder às necessidades crescentes.

A qualidade e a governança dos dados constituem uma questão fundamental. Os dados frequentemente permanecem dispersos entre diferentes silos de negócios, o que dificulta sua exploração e harmonização. Sem uma base de dados unificada, a pertinência dos modelos de IA diminui consideravelmente, afetando diretamente a confiabilidade dos resultados.

As equipes de TI devem paralelamente gerenciar a complexidade das infraestruturas, garantir a cibersegurança e assegurar a disponibilidade em tempo real. Esses desafios técnicos, combinados com uma escassez crônica de competências especializadas, retardam os projetos e geram custos adicionais muitas vezes mal previstos.

É portanto indispensável repensar profundamente as infraestruturas digitais para superar essas barreiras. A simplificação das ferramentas e a adoção de plataformas modulares e evolutivas tornam possível uma adoção mais fluida e estável da inteligência artificial.

Exemplo de uma reorganização bem-sucedida das infraestruturas

Uma grande empresa industrial realizou recentemente uma reformulação completa de seus sistemas implementando uma plataforma centralizada de dados combinada com soluções de IA embarcadas. Essa transformação permitiu melhorar a reatividade na manutenção preditiva, economizando assim vários milhões de euros por ano e reduzindo drasticamente os tempos de parada.

O investimento financeiro: uma realidade contrastante apesar do otimismo dos líderes

Segundo observações recentes, cerca de 68% dos CEOs planejam aumentar seus investimentos em inteligência artificial até 2027. Esse compromisso financeiro representa um sinal forte de confiança, contudo é importante analisar a natureza e a eficácia dessas despesas.

Os orçamentos alocados nem sempre beneficiam um aumento da maturidade global. Uma parte significativa é consumida por experimentações repetidas que, sem acompanhamento metodológico, têm dificuldades para gerar resultados concretos. Essa dispersão reduz o impacto real no mercado e dá a impressão de um investimento pouco estruturado.

A diversificação dos tipos de projetos de IA também coloca a questão de sua coerência no roadmap estratégico. Os líderes são convidados a concentrar esforços nas soluções de alto valor agregado e evitar a tentação do «efeito moda» ou do simples gadget tecnológico.

Nesse contexto, uma melhor articulação entre objetivos financeiros, técnicos e humanos é necessária. Os investimentos devem acompanhar uma transformação completa que integre competências, governança e tecnologia.

Os desafios do reequilíbrio das competências no mercado de trabalho relacionado à IA

A inteligência artificial modifica profundamente as necessidades de competências. Em 2026, 81% dos líderes antecipam uma recomposição dos perfis necessários para acompanhar essas transformações. As ocupações clássicas evoluem, novos papéis emergem, principalmente nos domínios do tratamento de dados, da cibersegurança e do desenvolvimento de software especializado.

Essa evolução exerce pressão sobre os recursos humanos. O recrutamento de talentos específicos torna-se um desafio importante enquanto o mercado enfrenta uma escassez significativa nesses setores. Paralelamente, a formação contínua dos colaboradores existentes torna-se uma necessidade para garantir uma integração harmoniosa das tecnologias de IA.

O reequilíbrio deve também levar em conta os aspectos humanos e sociais ligados à adoção massiva da inteligência artificial. As empresas precisam antecipar as mutações, acompanhar as transições e zelar por preservar um clima de confiança e engajamento duradouro.

• Aumento das necessidades em especialistas data scientists e engenheiros de IA
• Reforço das competências em cibersegurança para proteger os sistemas de IA
• Desenvolvimento das capacidades em gestão ágil de projetos e transformação digital
• Implementação de formações transversais para facilitar a compreensão dos desafios da IA
• Promoção de novas práticas colaborativas entre negócios e TI

Perspectivas futuras: rumo a uma integração mais madura da inteligência artificial

Apesar das dificuldades atuais, a trajetória a médio prazo da inteligência artificial permanece positiva. O estudo mostra que 36% dos lideres consideram adotar formas mais avançadas e autônomas de IA denominadas «agentes» nos próximos dois anos. Essa projeção demonstra uma vontade clara de expandir o uso além das simples ferramentas de automação.

Para alcançar essa etapa, será necessário superar a fase de experimentação crônica e inserir a IA no coração dos processos de negócio de forma duradoura e estratégica. Isso passa por uma revisão dos modelos de negócios e por uma melhor coordenação entre as diferentes esferas da empresa.

Essa evolução deverá também ser acompanhada por um trabalho aprofundado sobre transparência, ética e governança dos dados. Apenas práticas responsáveis garantirão um desenvolvimento equilibrado, benéfico para as empresas, os colaboradores e a sociedade como um todo.